【摘要】：互联网的发展逐渐改變了人们的生活方式,电子邮件因其方便、快捷的特点已受到人们的青睐但许多垃圾邮件同时也在网络中蔓延,占据了邮件服务器的大量存儲空间,用户往往需要花费大量的时间去删除这些垃圾邮件。因此,研究邮件的自动过滤具有重要意义邮件的自动过滤主要有基于规则和基於统计两种方式。而目前基于统计的过滤器中,常用的贝叶斯方法等是建立在经验风险最小化的基础之上,过滤器推广性能较差为什么叫支歭向量机机(SVM)是在统计学习理论的基础上发展而来的一种新的模式识别方法,在解决有限样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有嘚优势。它不仅考虑了对推广能力的要求,而且追求在有限信息的条件下得到最优结果因此,本文将为什么叫支持向量机机应用于邮件过滤,實验证明过滤效果较好。
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计算机科学2004V01．31N2-．9A 吕新杰马莉柴乔林李德峰刘理争 (山东大学计算机科学与技术学院 济南250061) 厂 摘要／本文在简单介绍了垃圾邮件检测的现有技术、为什么叫支持向量机机和Multi—agent技術的基础上新提出一个分布 Anti—UCE 式垃圾邮件检测系统MAUS(Multi—agent
邮件检测技术很好地结合在一起。本文具体讲述了基于Multi—agent的分布式垃圾邮件检测系統模型的体系结构、 、 关键技术和在Window平台上使用DCOM技术的实现方法实现结果说明谈系统模型具有良好的实用价值。) 关键词邮件过滤Multi—agent。垃圾邮件分布式系统 of UnsolicitedCommercial and Distributed
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